[论文解读] An Accountable Anonymous Data Aggregation Scheme for Internet of Things

Longfei Wu, Xiaojiang Du+3 more|arXiv (Cornell University)|Mar 21, 2018

Internet Traffic Analysis and Secure E-voting参考文献 21被引用 3

一句话总结

本文提出了一种新颖、高效且可问责的匿名数据聚合方案，适用于物联网（IoT）环境，支持在多个不可信的物联网公司之间安全地收集数据。通过利用半可信的提供者服务器和一次性的对等洗牌机制对索引消息进行处理，该方案在保护数据匿名性的同时，能够抵御主动和被动攻击，其执行时间和通信开销均优于Dissent，尤其在用户群体较大及存在多个提供者的情况下优势更为显著。

ABSTRACT

The Internet of Things (IoT) has become increasingly popular in people's daily lives. The pervasive IoT devices are encouraged to share data with each other in order to better serve the users. However, users are reluctant to share sensitive data due to privacy concerns. In this paper, we study the anonymous data aggregation for the IoT system, in which the IoT company servers, though not fully trustworthy, are used to assist the aggregation. We propose an efficient and accountable aggregation scheme that can preserve the data anonymity. We analyze the communication and computation overheads of the proposed scheme, and evaluate the total execution time and the per-user communication overhead with extensive simulations. The results show that our scheme is more efficient than the previous peer-shuffle protocol, especially for data aggregation from multiple providers.

研究动机与目标

• 解决在服务器-用户-服务器架构下，跨多个不可信物联网公司进行匿名数据聚合的挑战。
• 通过防止任何单一物联网服务器在被攻破后仍能将数据关联到其真实来源，确保数据隐私。
• 对被动合谋和主动攻击（包括12种针对多提供者模型的新型攻击向量）提供可问责性。
• 与现有协议（如Dissent）相比，降低通信和计算开销，尤其在大规模、多提供者环境中表现更优。
• 通过使用不会泄露自身数据的半可信提供者服务器，消除对可信第三方的依赖。

提出的方法

• 该方案采用两阶段协议：首先，用户使用带填充的RSA对数据进行加密，然后对索引消息执行一次性的对等洗牌，以破坏可链接性。
• 每个提供者服务器仅对索引消息进行一次串行加密和解密，从而最小化在多个提供者间重复计算的开销。
• 协议依赖公钥密码学和数字签名，以确保消息的真实性并检测篡改行为。
• 采用一种新型基于索引的消息路由机制，确保仅聚合器能够重构最终的聚合结果，同时保持数据来源的匿名性。
• 通过强制实施严格的消息完整性检查和使用可验证加密，该方案能够抵御12种主动攻击和两种被动合谋攻击。
• 设计避免了成对密钥或频繁密钥更新的需求，相比DC-nets，显著降低了设置开销。

实验结果

研究问题

• RQ1 在服务器-用户-服务器架构下，如何在跨多个不可信物联网公司聚合数据时保持数据匿名性？
• RQ2 物联网系统中多提供者数据聚合特有的关键攻击向量有哪些？如何有效缓解这些威胁？
• RQ3 是否可以设计一种既高效又可问责的匿名聚合方案，且无需依赖可信第三方？
• RQ4 与现有协议（如Dissent）相比，该方案在执行时间和通信开销方面的性能表现如何？
• RQ5 用户群体规模、数据大小以及提供者数量的增加，对方案效率有何影响？

主要发现

• 与Dissent相比，该方案显著降低了总执行时间和每个用户的通信开销，尤其在用户群体规模增大时优势更加明显。
• 对于大规模用户群体（例如100人以上），由于优化了串行加密/解密的处理方式，该方案的效率优势进一步增强。
• 在多个提供者环境下，该方案性能保持稳定，而Dissent的执行时间和通信开销则显著上升。
• 通过仅对每个索引消息执行一次计算密集型的对等洗牌（而非每个提供者都执行一次），该方案能够高效支持来自多个提供者的聚合。
• 在仿真中，即使考虑到Java环境的执行速度慢于原始实现，该方案在计算和通信方面仍优于Dissent。
• 该协议能有效抵御12种主动攻击和两种被动合谋攻击，在对抗性环境中同时保障了匿名性和可问责性。